《图像处理与计算机视觉》课程简介 本课程是计算机专业研究生教学的“图象处理与计算机视觉”专业选修课程的配套实验课程，是以计算机专业研究生为教学对象，强调理论和上机实践相结合的一门课程。重点培养学生的编程实践和动手能力。 该课程将《图象处理与计算机视觉》课与VC++、Matlab等软件开发环境结合起来，实现图像处理的各种基本算法：图像变换、图像增强等。 该课程的主要实践上机内容包括如下几大部分： 1、 Matlab工具箱的使用 2、 BMP文件结构分析与可视化编程 3、 二维Fourier变换

1. 主要工作： 基于MATLAB图像处理的中值滤波、均值滤波以及高斯滤波的实现与对比: a) 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. b) 均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 c) 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪

本文给大家分享了一个均值、高斯和中值去噪的matlab实现的源代码。